Nell’attuale contesto digitale il sito web non rappresenta soltanto una vetrina, ma uno strumento che deve aiutare l’utente a portare a termine una scelta d’acquisto consapevole. Questo è ancora più vero nei siti verticali, dove l’offerta è ampia e composta da prodotti simili tra loro, ma differenti per dettagli tecnici che incidono direttamente sull’uso finale. In scenari di questo tipo la navigazione non può basarsi solo sulla consultazione “a scorrimento”, perché l’utente ha bisogno di essere guidato verso le pagine giuste e messo nelle condizioni di confrontare ciò che sta cercando. Per ottenere questo risultato entrano in gioco tre elementi complementari: la ricerca interna, la trasformazione delle informazioni in dati tecnici e filtri utili alla selezione e, infine, l’intelligenza artificiale a supporto della produzione di contenuti coerenti e funzionali.

Ricerca interna nel sito

La ricerca interna nel sito diventa particolarmente rilevante quando l’utente atterra su una pagina molto generica, come la home page, oppure quando finisce su una pagina troppo specifica rispetto a ciò che sta cercando. In entrambe le situazioni la barra di ricerca viene utilizzata come scorciatoia per raggiungere una pagina intermedia, cioè una pagina di lista, che rappresenta il punto migliore da cui iniziare a confrontare alternative. In un sito verticale, infatti, è frequente che l’utente non arrivi con l’idea di un prodotto preciso di un determinato brand. Più spesso si aspetta di trovare ampia scelta e un percorso che gli permetta di confrontare modelli con caratteristiche simili. Per questo la barra di ricerca deve essere progettata non solo per “trovare” un risultato, ma per indirizzare correttamente l’intento dell’utente. In quest’ottica risultano efficaci i suggerimenti di completamento basati sulle ricerche più ricorrenti che propongono direttamente liste di categorie e un sistema di sinonimi indispensabile per gestire la variabilità linguistica legata alla regionalità. Termini diversi come rasaerba, tosaerba e tagliaerba indicano lo stesso prodotto e riconoscerli significa permettere a tutte le accezioni possibili di condurre alla pagina desiderata. A questo si aggiunge un sistema di intelligenza artificiale dedicato alla correzione degli errori di battitura, che aiuta l’utente a raggiungere la corretta pagina di categoria anche quando la digitazione non è perfetta.

Dati tecnici e filtri come aiuto per la navigazione utenti

Una volta raggiunta una pagina di lista, entra in gioco un secondo elemento decisivo, cioè la standardizzazione delle informazioni tecniche e la loro trasformazione in filtri utili alla navigazione. Quando ci sono centinaia di prodotti con caratteristiche simili, il problema non è solo la quantità, ma anche la non uniformità del modo in cui i brand descrivono gli stessi aspetti. Denominazioni diverse possono riferirsi a un unico dato reale, e senza una traduzione coerente diventa difficile confrontare correttamente. I dati tecnici servono proprio a questo, trasformano le descrizioni dei fornitori in parametri oggettivi e confrontabili, così da mettere l’utente nella condizione di valutare “a parità di parametro”.  Un esempio tipico riguarda le unità di misura, dove valori espressi in pollici secondo lo standard americano devono essere tradotti in unità decimali europee. Questo passaggio non è un dettaglio, perché consente all’utente di confrontare prodotti che sembrano equivalenti ma che, in realtà, differiscono per misure o prestazioni. Dalla descrizione del fornitore si passa quindi a un dato tecnico strutturato, e da lì a un sistema di filtri che permette di restringere la scelta in modo progressivo, fino a individuare i modelli più adatti.
In questa logica, i filtri non sono un accessorio, ma una forma di guida alla scelta. Per renderli ancora più immediati, in alcuni casi vengono tradotti anche in immagini cliccabili, soluzione particolarmente efficace su mobile, dove l’utente è abituato a interagire con elementi visivi e tende a preferire un linguaggio iconografico rispetto a liste di testo molto dense. Il risultato è un processo che accompagna l’utente dall’abbondanza del catalogo a una selezione più gestibile, senza costringerlo a interpretare termini tecnici diversi per ogni brand e senza obbligarlo a ricostruire da solo la comparabilità tra modelli.

Intelligenza artificiale per la creazione di contenuti

Proprio perché l’obiettivo è ridurre la complessità in ogni fase del percorso, lo stesso principio di semplificazione viene applicato anche ai contenuti testuali che supportano la navigazione e la comprensione del prodotto. In questo senso, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per migliorare la qualità e l’uniformità dei contenuti. Nei siti di vendita online il primo impiego è stato quello di correttore di bozze per i testi delle descrizioni dei prodotti, con l’obiettivo di uniformare il lessico e ridurre le differenze di stile dovute al lavoro di più redattori. Con il tempo l’utilizzo dell’IA si è evoluto e diversificato, fino a supportare anche i testi delle pagine prodotto, delle pagine categoria e delle pagine brand attraverso un sistema più interattivo: un BOT chiede le informazioni sul prodotto, riceve il PDF con le informazioni oppure il link da cui può recepirle e costruisce un testo pertinente con il tipo di pagina e con l’obiettivo informativo. Ora si sta studiando il passo successivo: specializzare ulteriormente l’IA attraverso un sistema multi-agente con una sequenza di cinque BOT, in cui il BOT 1 chiede le informazioni, il BOT 2 cerca online informazioni aggiuntive, il BOT 3 revisiona il testo sulla base di un database di tone of voice per assicurare coerenza rispetto al target, il BOT 4 verifica che i testi rispettino i parametri per soddisfare i requisiti SEO di indicizzazione e il BOT 5 revisiona il testo per farlo apparire il meno possibile AI generated. Insieme, questi passaggi descrivono un processo evolutivo che rende l’IA uno strumento sempre più strutturato a supporto della qualità e della coerenza dei contenuti.